伦敦机器人初创公司Machenta已完成4000万美元种子轮融资。该公司脱胎于帝国理工学院，正在开发一种能通过单次演示教会机器人执行新任务的AI模型。据帝国理工学院10月27日披露，本轮由Creandum和Union Square Ventures（USV）联合领投，校方称这是英国机器人初创企业有史以来规模最大的种子轮融资。
Machenta完全在计算机生成的模拟环境中利用模拟数据训练模型，不依赖真实工作场景的人类影像。Machenta首席执行官兼联合创始人、帝国理工学院机器人学习教授爱德华·约翰斯（Edward Johns）表示，该模型未使用“任何来自现实世界的像素级数据”。据报道，Machenta拒绝透露其估值。
仅需一次演示
约翰斯指出，智能的关键在于快速学习新事物的能力。模型训练完成后，只需观察一次任务完成过程，即可指导机器人执行打包盒子或整理桌子等新任务，无需进一步训练。帝国理工学院表示，相关模型已在包括人形机器人在内的多种设备上掌握了打包和整理技能。
这项研究源于约翰斯六年前在帝国理工学院建立的机器人学习实验室。早期实验显示，经引导的机器人需额外收集约30分钟数据才能独立完成任务。约翰斯与其前博士生维塔利斯·沃西柳斯（Vitalis Vosylius）于去年年底共同创立Machenta，旨在消除这一额外步骤。与此同时，行业主流趋势仍侧重于收集真实世界数据，如Maxinsights上周筹集3000万美元用于聘请承包商拍摄工作流程以供训练。
投资者与竞争对手
Creandum合伙人凯西·威廉姆（Kathi Wilhelm）评价称，很少有团队能像Machenta这样反复改变人们对机器人可能性的认知。USV管理合伙人丽贝卡·凯登（Rebecca Kaden）将该团队的方法称为“物理氛围编码”（physical vibe coding），并认为当机器人训练变得快速简易时，想象力而非能力将成为限制因素。
据报道，Machenta目前拥有11名员工，仍专注于研究工作，近期无技术出售计划，更精确的任务和复杂动作对其模型而言仍具挑战性。相比之下，其竞争对手规模更为庞大：Physical Intelligence估值约110亿美元；FieldAI正以100亿美元估值进行融资；Skild AI估值超140亿美元，已销售类似技术，其年度经常性收入达1亿美元，且新模型经一次视频演示后可执行长达10分钟的未见任务。
Machenta计划将这笔资金用于扩大团队规模，增加计算能力和模拟数据以训练模型，并将迁入伦敦国王十字区的新办公室和实验室。